39520803

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Contaduría y Administración
ISSN: 0186-1042
revista_cya@fca.unam.mx
Universidad Nacional Autónoma de México
México
Salas Harms, Héctor
La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas acerca de la teorización en las áreas
economico-administrativas
Contaduría y Administración, núm. 208, enero-marzo, 2003, pp. 37-52
Universidad Nacional Autónoma de México
Distrito Federal, México
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 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
37La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas... CA
La teoría de cartera y algunas
consideraciones epistemológicas acerca
de la teorización en las áreas
económico-administrativas
Resumen
Inicialmente, se analizan y comentan los antecedentes y premisas de los que han surgido la moderna teoría de
cartera y los dos modelos principales que se han derivado de ella, el Modelo de Valuación de Activos de Capital
(CAPM, por sus siglas en inglés) y la Teoría de Valuación por Arbitraje (APT, por sus siglas en inglés), así como
los elementos que los constituyen, detallándose las aportaciones de diversos autores. Asimismo, se comparan
ambos modelos, se presenta y comenta la evidencia empírica que ha buscado validar la propuesta de dichos
modelos y/o varios de sus supuestos. Finalmente, tomando como ejemplo estas consideraciones teóricas y
empíricas sobre un tema financiero, se hacen diversos planteamientos epistemológicos que pueden tener
también aplicación en el ámbito administrativo en general, en torno a diversos aspectos de las teorías y los modelos
para solución de problemas concretos, así como la relación entre teoría y modelos, y entre éstos y el mundo que
pretenden representar.
Héctor Salas Harms
Coordinador del doctorado en Ciencias
de la Administración de la UNAM
1. Las aportaciones de Markowitz
El origen de los conceptos de la teoría de cartera
data de un artículo escrito en 1952 por Harry Mar-
kowitz.1 En él, Markowitz asocia riesgo y rendi-
miento e introduce conceptos como rendimientos
esperados y medidas de dispersión en la distribu-
ción de los mismos, así como la covarianza entre
los rendimientos esperados de dos títulos. A conti-
nuación, a partir de estos elementos, este autor
señala cómo se producen primeramente combina-
ciones posibles y combinaciones eficaces de ries-
go y rendimiento y, finalmente, cómo se genera un
conjunto de carteras eficientes de inversión y, entre
éstas, una cartera óptima. Principalmente, Mar-
kowitz muestra cómo puede reducirse el riesgo
total de una cartera de inversión combinando acti-
vos financieros cuyos rendimientos no se vean
afectados de la misma manera por los factores que
producen variaciones en los mismos.
1 H. M. Markowitz, “Portfolio Selection”, Journal of Finance, vol. VII,
núm. 1, marzo 1952, pp. 77-91.
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38 Héctor Salas HarmsCA
En su modelo son ahora fundamentales las si-
guientes premisas: a) un inversionista puede esti-
mar la rentabilidad y su distribución de probabilidad
para toda acción o cartera de inversión; b) la media
de esa distribución representa su rentabilidad es-
perada; c) su varianza o desviación estándar repre-
senta el riesgo de la acción o cartera; d) es prefe-
rible un título o cartera con una mayor rentabilidad
y un menor riesgo; e) es eficiente una cartera que
ofrece la mayor rentabilidad para un nivel de riesgo
dado; y f) es óptima para cada inversionista la
cartera que se encuentra en el punto de tangencia
entre el conjunto de carteras eficientes y una de las
curvas de indiferencia del inversionista.
Ahora bien, para presentar el modelo de asignación
óptima de activos es necesario analizar sus distin-
tos elementos.
1.1 El riesgo como variación
Se puede estimar la probabilidad de ocurrencia de
un evento futuro de tres formas: a) matemática-
mente, cuando se sabe el número total de resulta-
dos posibles, se conocen las probabilidades de los
elementos individuales que conforman ese evento,
y la ocurrencia de cada uno de ellos es aleatoria;
éste es el caso esencialmente en los juegos de
azar —de esta manera, se puede calcular la proba-
bilidad de una cierta combinación en un juego con
cinco dados o la de que salga el mismo número en
una ruleta tres veces seguidas—; b) extrapolando
al futuro las cifras estadísticas sobre la ocurrencia
en el pasado de ese mismo evento —así se puede
decir cuál es la probabilidad de que llueva en la
Ciudad de México durante la última semana de
octubre o de que ocurra un terremoto de cierta
magnitud durante el siguiente año—; y c) subjetiva-
mente, estimando de acuerdo con la experiencia
personal la probabilidad de que ocurra un evento, ya
sea como un juicio de expertos o bien como una
opinión individual —de esta forma se obtendrían las
opiniones sobre la probabilidad de que la inflación
en México se mantenga en los niveles actuales
durante los próximos seis meses o bien de que
ocurra una devaluación mayor al 20% en el mismo
periodo.
Al estimar probabilidades mediante la segunda
forma, la distribución de frecuencias de los datos
históricos, que ahora representará la distribución
de probabilidad de ese mismo evento en el futuro,
mostrará una dispersión mayor o menor en torno a
una media, por ejemplo, de los rendimientos histó-
ricos de una acción. Ahora bien, toda vez que
cualquier distribución tiende a representar las pro-
babilidades verdaderas de ocurrencia de los distin-
tos eventos solamente en el largo plazo o en los
grandes números, cuando estamos planeando para
el corto plazo —como estimar los rendimientos
esperados de una cartera durante el próximo año—,
una distribución más cerrada mostrará resultados
más predecibles. Así, en el extremo, una distribu-
ción con una varianza de cero, como la que repre-
senta los rendimientos esperados hasta su venci-
miento de títulos de gobierno, mostrará resultados
plenamente predecibles.
Entonces, midiendo la dispersión de las distribu-
ciones de probabilidad por su desviación están-
dar, varianza o coeficiente de variación, una inver-
sión con rendimientos que no se espera que
muestren una gran desviación con relación al
rendimiento esperado representa un riesgo bajo, y
una con rendimientos sumamente volátiles de un
periodo a otro y, por tanto, con una gran dispersión
en torno a la media es considerada como riesgo-
sa. Así, puede verse al riesgo como variación en
rendimientos.2
2 W. E. Fruhan, W. C. Kester, S. P. Mason, Thomas R. Piper y R. S.
Ruback, Case Problems in Finance, Burr Ridge, Illinois, Irwin, 1992,
pp. 407-409.
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1.2 Riesgo y rendimiento
La evidencia empírica muestra una relación directa
entre riesgo y rendimiento. Un estudio sobre el
desempeño de distintos tipos de valores en EE.UU.
entre 1926 y 1988 mostró que los T-Bills, con una
desviación estándar de 3.3, produjeron un rendi-
miento anual promedio de 3.6%; los bonos de
gobierno de largo plazo, con = 8.5, promediaron
un rendimiento anual de 4.7%; las acciones comu-
nes, con = 20.9, tuvieron un rendimientopromedio
de 12.1% anual; y las acciones de compañías
pequeñas mostraron una desviación estándar de
35.6 y un rendimiento medio de 17.8% anual.3
Lo anterior implica que un inversionista puede au-
mentar su rendimiento sólo mediante la aceptación
de mayor riesgo; sin embargo, esto se da única-
mente en el caso de inversiones en activos indivi-
duales. Como se ha dicho, la integración de carte-
ras de inversión presenta la posibilidad de reducir el
riesgo mediante la diversificación de la tenencia
accionaria, sin reducir correlativamente el rendi-
miento de las mismas.
1.3 Diversificación y reducción de riesgo
La diversificación reduce la variación. Aun el diver-
sificar una inversión asignándola a dos acciones
puede proporcionar una reducción importante en el
riesgo. Esto será así siempre que los rendimientos
entre dos títulos estén menos que perfectamente
correlacionados —rendimientos que, para este tipo
de análisis financiero, tradicionalmente se han de-
finido como cambios en los precios de mercado de
las acciones comunes, aun cuando algunos auto-
res añaden a éstos el pago de dividendos. De esta
manera, la caída brusca en el precio de una acción
puede corresponder a una caída menos pronuncia-
da que otra e incluso a un aumento en el precio de
una tercera. En ambos casos la variación total de
una cartera sería menor que la variación
promedio de las acciones que la componen —aun
cuando en la práctica no se espera ver acciones
cuyos precios se muevan constantemente en di-
recciones opuestas a todo el resto de ellas.
Un ejercicio en que se combinaran aleatoriamente
dos, tres o más acciones en carteras de inversión
mostraría una rápida reducción en la variación total,
que inicialmente sería muy pronunciada. La varia-
ción total puede ser disminuida de esta manera en
aproximadamente 50%; sin embargo, eventualmen-
te, con carteras de quince, veinte o más títulos, la
contribución marginal a la reducción del riesgo será
sumamente pequeña. Esto, desde luego, permite
proponer la conclusión importante de que se puede
obtener un beneficio significativo de la diversificación
con relativamente pocos activos de capital.
Aquí, el valor relevante propuesto por Markowitz
para la selección de los activos que deben integrar
una cartera es la covarianza entre cada par de
títulos. En este contexto, la covarianza es el coefi-
ciente de correlación entre los cambios en los
precios de dos acciones multiplicado por el produc-
to de sus desviaciones estándar. Entonces, las
bajas covarianzas corresponderán a títulos con
desviaciones estándar pequeñas o, sobre todo,
con una baja correlación en los cambios en sus
precios; por lo tanto, deben buscarse acciones con
bajas covarianzas para incorporarlas a una cartera
de inversión y reducir el riesgo total. Esto se anali-
zará más adelante.
Finalmente, en este análisis se puede hablar de dos
tipos de riesgos: a) riesgo total y b) riesgo de
mercado. El primero se refiere al riesgo de un activo
cuando se invierte en él aisladamente; el segundo
3 Ibbotson Associates, Inc., Stocks, Bonds, Bills and Inflation: 1989
Yearbook, Ibbotson Associates, Chicago, 1989.
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es el riesgo pertinente de este título cuando se le
incluye en una cartera de inversión. Entonces, dado
que en una cartera con 40 o más valores lo impor-
tante es definir el riesgo global de todos ellos, el
riesgo pertinente de los activos individuales es el
riesgo de mercado, el cual mide la contribución de
cada acción al riesgo global de la cartera. Mientras
mayor sea el impacto de un título en dicho riesgo
global es mayor su riesgo de mercado. Claramen-
te, éste se encuentra asociado al riesgo total de una
acción, pero también a la correlación de sus rendi-
mientos con los de la cartera total.4
1.4 Carteras de activos
En la práctica es difícil cumplir la cuarta premisa
citada al principio de este texto (es preferible un
título o cartera con una mayor rentabilidad y un
menor riesgo). Para proseguir con el análisis es
conveniente introducir el principio de dominación
que analiza inversiones alternativas dentro de un
mismo nivel de rendimiento o clase de riesgo. Así,
entre inversiones que tienen el mismo rendimiento,
el principio de dominación establece que es prefe-
rible aquélla con el menor riesgo; y, de la misma
manera, para cada clase de riesgo es preferible la
inversión con el mayor rendimiento. Este principio
puede reducir el número de alternativas por consi-
derar como un criterio para elegir entre inversiones
individuales.5
Por otra parte, el criterio para elegir entre combina-
ciones de activos financieros en una cartera se
basa en los planteamientos de Markowitz. Al asig-
nar a más de un título un monto dado a invertir se
abren múltiples combinaciones posibles tan sólo
con dos de ellos al variar las proporciones que se
comprarían de cada uno. En la subsección 1.2 se
comentó que usualmente encontraremos valores
con mayores rendimientos, pero también caracte-
rizados por un mayor riesgo y viceversa. En este
caso, la determinación de la combinación más
deseable de riesgo y rendimiento dependería de las
preferencias del inversionista por el rendimiento de
su capital y también de su aversión al riesgo. Sin
embargo, cuando se combinan tres o más activos
en una cartera se puede observar que para cada
nivel de riesgo habrá dos o más combinaciones de
acciones que ofrecen niveles de rendimiento distin-
tos. Markowitz llamó carteras eficientes a las que
proporcionan los rendimientos esperados más al-
tos para cada nivel de riesgo, o el menor grado de
riesgo para cada rendimiento esperado.
En la figura 1, por ejemplo, la cartera N no es
eficiente porque en ese mismo nivel de rendimiento
hay otra cartera E1 que tiene un menor riesgo;
igualmente, para ese mismo nivel de riesgo que
representa N hay otra cartera E2 que produce un
mayor rendimiento.
4 E. F. Brigham y L. C. Gapenski, Financial Management, Fort Worth,
TX, The Dryden Press, 1994, pp. 148-149.
5 J. C. Francis, Management of Investments, McGraw-Hill, Inc., New
York, 1993, p. 594.
Figura 1
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Cuando se grafican sobre un plano todas las carte-
ras que es posible crear con un número dado de
acciones, teniendo en el eje X al riesgo y en el eje Y
al rendimiento esperado de las carteras, se define
una superficie que representa a dicho conjunto de
carteras viables —que en la figura 1 es el área
delimitada por la línea continua. Sin embargo, sola-
mente interesará al inversionista para cada nivel de
riesgo aquella cartera que es eficiente; lo mismo
sucede para cada nivel de rendimiento esperado.
Así, a la curva que delimita esa superficie en los
niveles más altos de rendimiento esperado y en los
niveles más bajos de riesgo se le conoce como la
frontera eficiente y representa al conjunto eficiente
de carteras. En la figura 1, es el segmento E-F de
la línea continua.
1.5 La cartera óptima
En términos de lo señalado para la elección de la
combinación óptima de dos activos, el elegir entre
las carteras del conjunto eficiente, cada una de
ellas con un amplio número de títulos, involucra la
actitud del inversionista sobre riesgo y rendimiento.
En un plano con los mismos ejes citados se puede
graficar la función de intercambio riesgo-rendimiento
de un inversionista. La ordenada al origen repre-
sentará el rendimiento que ofrecen títulos de go-
bierno con riesgo técnicamente de cero. A partir de
allí se encontrarán los rendimientos que ese inver-
sionista exigiría para aceptar cada nivel creciente
de riesgo, asignando primas por riesgo crecientes.
Un inversionista normalmente adverso al riesgo
exigiría incrementos más que proporcionales en
rendimientos para aceptar cada nivel sucesivo deriesgo, probablemente bajo una función exponen-
cial de algún tipo. Estas curvas representan lo que
se conoce como curvas de indiferencia riesgo-
rendimiento para ese inversionista. Para todo inver-
sionista las curvas de indiferencia con pendientes
más pronunciadas representan una mayor aver-
sión al riesgo y viceversa.
Esta característica de las curvas de indiferencia
origina que cuando se les incorpora a aquella grá-
fica en la que se trazó la frontera eficiente el punto
de tangencia entre ésta y una de las curvas de
indiferencia de un inversionista señala la cartera
que es óptima para tal función de intercambio
riesgo-rendimiento. Es decir, curvas con una pen-
diente menos pronunciada —que corresponden a
una menor aversión al riesgo— tocarán a tal fronte-
ra eficiente en un punto más arriba y a la derecha
señalando como óptima para ese inversionista una
cartera con un mayor rendimiento y un mayor
riesgo; mientras que curvas con una mayor inclina-
ción —que indican una mayor aversión al riesgo—
serán tangentes a la frontera eficiente en un punto
más a la izquierda y abajo indicando como la
cartera óptima para ese conjunto de preferencias
una cartera con un menor rendimiento, pero con un
menor riesgo.
1.6 Renta fija y preferencia por liquidez
Las alternativas para integrar una cartera no se
limitan a los títulos de renta variable. Muchos
administradores de carteras de inversión las con-
figuran con una mezcla de acciones y bonos.
Siguiendo el análisis de cartera de Markowitz, se
define el conjunto de mezclas óptimas entre renta
fija y variable como el conjunto de estrategias
dominantes que minimizan el riesgo para cual-
quier nivel de rendimiento. A continuación, y nue-
vamente a partir de los conceptos de la teoría de
la utilidad y de las curvas de indiferencia, cada
inversionista podría definir la mezcla que resultará
óptima para sus preferencias.
Finalmente, una opción adicional es invertir en
activos técnicamente libres de riesgo o pedir recur-
sos prestados a esa misma tasa para aumentar el
monto invertido en la cartera de renta variable
seleccionada. Es decir, después de determinar la
cartera óptima de inversión en la forma descrita, un
inversionista puede reducir aún más su riesgo sin
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tener que reducir el rendimiento a lo largo de la
gama de opciones que ofrece la frontera eficiente,
o bien puede aumentar más su rendimiento por
encima de las posibilidades de dicha frontera efi-
ciente, como se muestra en la figura 2.
Figura 2
En relación con la primera alternativa, un inversio-
nista combina dentro de su cartera total un monto
invertido en títulos de gobierno sin riesgo y con un
menor rendimiento. Esto redefine la curva de sus
posibilidades a lo largo de una recta que parte de la
intersección con el eje Y en el punto que determina
la tasa de interés que pagan esos títulos técnica-
mente libres de riesgo (rf) y que es tangente a la
frontera eficiente en el punto donde se encuentra la
cartera óptima para ese inversionista (punto M).
Esta recta representa las alternativas de riesgo y
rendimiento que obtendría el inversionista con dife-
rentes combinaciones de la cartera óptima definida
inicialmente y de los títulos de gobierno. Nueva-
mente, la combinación óptima en estos términos
dependerá de las preferencias individuales de ries-
go y rendimiento.
O bien, un inversionista podría pedir fondos presta-
dos a la misma tasa e invertirlos en la cartera
óptima de la frontera eficiente para maximizar su
rendimiento por encima de las posibilidades de
ésta o aumentando su riesgo por debajo de lo
requerido en la gama de opciones definidas por la
misma frontera. Estas nuevas posibilidades se
muestran en el segmento que es la continuación de
la recta rf-M.
Esto induce a dividir el proceso, según el teorema
de separación propuesto por James Tobin,6 en dos
etapas: a) debe seleccionarse la cartera óptima; y
b) debe combinarse ésta con algún nivel de inver-
sión en títulos de gobierno o de créditos obtenidos
a esa tasa, para producir una exposición al riesgo
acorde con las preferencias del inversionista.
2. El Modelo de Valuación de Activos de Capital
 (CAPM)
A mediados de los sesenta del siglo pasado William
Sharpe, John Lintner y Jack Treynor7 produjeron un
modelo que, desarrollando las propuestas de Mar-
kowitz, racionaliza aún más el problema del análi-
sis de inversiones y la teoría de cartera. Esencial-
mente —a partir de elementos como tasas libres de
riesgo, primas por riesgo del mercado y el coefi-
ciente de regresión que asocia los rendimientos de
un activo con los del mercado—, este modelo
permite determinar los rendimientos requeridos
para cada acción a partir de planteamientos objeti-
6 J. Tobin, “Liquidity Preference as Behavior toward Risk”, Review of
Economic Studies, febrero, 1958, pp. 65-86.
7 W. F. Sharpe, “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium
Under Conditions of Risk”, Journal of Finance, septiembre, 1964, pp.
425-442; J. Lintner, “The Valuation of Risk Assets and the Selection
of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”, Review
of Economics and Statistics, febrero 1965, pp. 13-37; el artículo de
Treynor no se ha publicado.
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vos y consistentes con la teoría, introduciendo
también otros conceptos que han mostrado su
aplicabilidad en diversos espacios de la práctica
financiera. Esta propuesta se ha convertido rápida-
mente en la de mayor aceptación dentro de este
género y, a la fecha, se han hecho a la misma
numerosas modificaciones y adiciones para ade-
cuarla a diversas condiciones y propósitos; sin
embargo, es claro que representa una visión idea-
lizada del mecanismo bajo el cual se forman los
precios de los valores y se determinan sus rendi-
mientos esperados por parte del mercado.
El modelo ha ido sofisticándose a lo largo del
tiempo para adecuarse, entre otros, a sectores
industriales con diferentes periodos de maduración
de la inversión, mediante la aplicación de tasas
base a diferentes plazos; a cambios proyectados
en la estructura de capital a lo largo del horizonte de
planeación, mediante el progresivo apalancamien-
to o desapalancamiento de la beta; a grupos indus-
triales integrados por divisiones con distinto costo
de capital, rentabilidad esperada, riesgo sistemáti-
co y periodos de maduración de la inversión, me-
diante técnicas para la descomposición de los
valores corporativos agregados, para producir los
divisionales.
2.1 Supuestos y limitaciones
Los supuestos inherentes a este modelo fueron
hechos explícitos por Michael C. Jensen8 : a) los
inversionistas buscan maximizar la utilidad espera-
da de la riqueza terminal en un solo periodo, y eligen
entre carteras alternativas con base en el rendi-
miento esperado y desviación estándar de cada
una de ellas; b) los inversionistas pueden prestar o
pedir prestadas sumas ilimitadas a la tasa libre de
riesgo dada, sin restricciones sobre ventas en
corto de cualquier activo; c) los inversionistas tie-
nen estimaciones idénticas de los valores espera-
dos, varianzas y covarianzas de los rendimientos
entre todos los activos; es decir, tienen expectati-
vas homogéneas; d) todos los activos son perfec-
tamente divisibles y perfectamente líquidos; e) no
hay costos de transacción; f) no hay impuestos; g)
los inversionistas son tomadores de precios; y h)
las cantidades de todos los activos son fijas y están
dadas.
Las principales limitaciones de este modelo se
encuentran en sus mismos supuestos originales.
Posteriormente, varios autores han relajado diver-
sos supuestos del CAPM básico, y en general han
producido concepciones que conducen a resulta-
dos que son razonablemente consistentes con la
teoría igualmente básica.Sin embargo, la validez
de cualquier modelo sólo puede ser establecida
empíricamente. Esto se discute en la última parte
de esta segunda sección (2.6).
2.2 La Línea del Mercado de Títulos (SML)
Este modelo propone medir el riesgo de una acción
mediante su coeficiente de regresión (“b”, la cual se
presenta en la subsección 2.4), que vincula la
variación en sus rendimientos con la variación en
los rendimientos del mercado total.
El coeficiente de regresión que se obtendría de
correr un análisis de la variación en los rendimien-
tos del mercado total sobre sí misma sería clara-
mente de 1. Por tanto, decimos que el riesgo del
mercado total está representado por b=1. Enton-
ces, una acción con una beta de 1 tiene un riesgo
igual al riesgo promedio del mercado, y tendrá un
rendimiento requerido también idéntico al de la
cartera total de acciones representada por el mer-
cado mismo, rm (véase la figura 3); una con una
8 M. C. Jensen, “Capital Markets: Theory and Evidence,” Bell Journal
of Economics and Management Science, otoño, 1972, pp. 357-398.
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beta menor a 1 tiene un riesgo menor que el riesgo
promedio del mercado, y tendrá un rendimiento
requerido proporcionalmente menor en función del
tamaño de su beta; y una con una beta mayor a 1
representa un riesgo mayor al del mercado, igual-
mente tendrá un rendimiento requerido proporcio-
nalmente mayor en razón directa con su beta.
Figura 3
La recta que relaciona riesgo, en términos de su
beta, y rendimientos requeridos se conoce como la
Línea del Mercado de Títulos (SML) con la siguiente
ecuación y variables:
SML: ri = rf + bi ( rm – rf )
donde:
ri = tasa de rendimiento requerido para la acción
i-ésima
rf = tasa de rendimiento libre de riesgo
bi = coeficiente de regresión, beta, de la acción
i-ésima
rm = tasa de rendimiento del mercado bursátil
(rm–rf) = prima por riesgo del mercado
bi (rm–rf) = prima por riesgo de la acción
Esta recta se desplazaría verticalmente cuando
cambiara la tasa libre de riesgo. Al descender la
inflación, por ejemplo, una menor tasa libre de
riesgo correspondería a una ordenada al origen
más cercana a éste último; con lo que toda la
curva de riesgo y rendimiento se desplazaría ha-
cia abajo. Lo opuesto sería el caso de una inflación
ascendente.
Asimismo, cambios en la aversión al riesgo por
parte del mercado en general se mostrarían en esa
curva como un cambio en su pendiente. Así, un
aumento en dicha aversión al riesgo haría más
pronunciada la pendiente de la curva y viceversa.
2.3 Riesgo de valores individuales y riesgo de
una cartera
El combinar acciones en una cartera reduce el
riesgo cuando se cancela una porción de la varia-
bilidad en los rendimientos de una de ellas por
variaciones complementarias en los rendimientos
de otras. Eventos coyunturales, no recurrentes,
que pueden afectar adversamente a una empresa
pueden coincidir con otros que tengan un impacto
positivo sobre otras firmas. Asimismo, toda cartera
está expuesta al riesgo inherente en el desempeño
general del mercado de valores; éste, a su vez,
depende del entorno económico general.
De lo anterior, resulta conveniente dividir el riesgo
total de una acción —la desviación estándar de sus
rendimientos— en una parte que pertenece a esa
empresa en particular que puede ser eliminado por
diversificación, y otra que pertenece al mercado
que no es diversificable. El primero se conoce
como riesgo no sistemático de la acción y el segun-
do como su riesgo sistemático, el cual caracteriza
al sistema general o entorno de la empresa. Estos
mismos términos se aplican para referirse al riesgo
total de una cartera (véase la figura 4).
 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
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Figura 4
2.4 La Recta de Regresión Característica (CRL)
Si puede eliminarse la porción no sistemática del riesgo, entonces lo relevante es medir el riesgo
sistemático. Éste consiste de discontinuidades en los entornos económico, político y social, que afectan
a los mercados de valores.
Se puede medir el riesgo no diversificable ajustando una recta de regresión a los puntos que unen los
cambios en los precios de una acción —los cuales representan los rendimientos de la misma— y los
cambios en algún índice de precios del mercado —que representan los rendimientos del mercado
(véanse figuras 5a y 5b). Es decir, una recta que explica la variabilidad en los precios de una acción
 —como la variable dependiente— mediante la variabilidad en los precios en el mercado total —como la
variable independiente.
Figura 5a Figura 5b
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46 Héctor Salas HarmsCA
La interpretación financiera de los parámetros de
esta ecuación es que alfa, o la ordenada al origen,
representa el rendimiento —o cambios en los pre-
cios— de la acción cuando el mercado no tiene
cambios; y beta, la pendiente de la recta de regre-
sión, representa la sensibilidad de los rendimientos
de esa acción a cambios en los rendimientos del
mercado total —en realidad, a cambios en las
variables que determinan los cambios en los pre-
cios de todas las acciones en el mercado.
En estos términos, una pendiente menor a 1 impli-
ca que los precios de esa acción son menos
sensibles que el promedio del mercado a cambios
en las variables macroeconómicas que impactan
las cotizaciones bursátiles. Como se ha dicho, una
acción así será menos riesgosa que el promedio
del mercado y, por consiguiente, los inversionistas
exigirán un rendimiento menor al de este último
(véase figura 5a). Y una pendiente mayor a 1
significa que los precios de tal acción reaccionan
más que proporcionalmente a cambios en precios
en el mercado total; entonces, esa acción es más
riesgosa que el promedio del mercado y, por con-
siguiente, tendrá un rendimiento requerido mayor al
del mercado agregado (véase figura 5b).
Ahora bien, si la beta es una medida del riesgo
sistemático de una acción es importante determi-
nar si ésta es una medida estable a través del
tiempo. Diversos estudios empíricos muestran que
las betas de la mayoría de las acciones no cambian
significativamente de un quinquenio a otro. Sin
embargo, las de una minoría sí cambian de un
periodo a otro.9
Adicionalmente, Robert Levy obtuvo las siguientes
conclusiones de su estudio empírico: a) las betas
de activos individuales son inestables y por tanto no
son buenos estimadores del riesgo futuro de los
mismos; pero, b) las betas de carteras de diez o
más acciones seleccionadas aleatoriamente son
razonablemente estables y por tanto son buenos
estimadores de la volatilidad futura de esas carte-
ras. Nuevos trabajos empíricos de Marshall Blume
y otros corroboran los puntos anteriores.10
2.5 Interpretación del CAPM e implicaciones
 para valuación
La figura 3, que representa la Línea del Mercado de
Títulos (SML), puede ser reinterpretada a la luz de
los conceptos del CAPM. Cada valor de beta repre-
senta una categoría de riesgo sistemático, y la
Línea del Mercado de Títulos relaciona estas cate-
gorías de riesgo con sus rendimientos requeridos
correspondientes; es decir que la tasa de rendi-
miento requerido de un activo financiero está en
función del riesgo no diversificable o sistemático
que la caracteriza.
La ordenada al origen, rf, representa una tasa de
preferencia en el tiempo, o bien el precio del tiempo;
y es el rendimiento requerido por un inversionista
para aceptar diferir su consumo en el tiempo duran-
te un periodo e invertir en títulos libres de riesgo.
Éste sería el primer componente de las tasas de
rendimiento requerido determinadas por esta cur-
va; el segundo componente sería la prima por
riesgo exigida por un inversionista, para aceptarun
nivel mayor de riesgo.
9 Para algunos resultados de investigación empírica sobre la estabi-
lidad de las betas en el tiempo véase J. C. Francis, “Statistical
Analysis of Risk Coefficients for NYSE Stocks”, Journal of Financial
and Quantitative Analysis, vol. 1, No. 5, diciembre, 1979, pp. 981-
997; J. C. Francis, Investments: Analysis and Management, McGraw-
Hill, Inc., New York, 1991, Appendix 10A; o W. F. Sharpe and G. M.
Cooper, “Risk-Return Classes of New York Stock Exchange Common
Stocks, 1931-1967”, Financial Analysis Journal, vol. 28, No. 81
marzo-abril, 1972, pp. 46-54.
10 Véanse R. A. Levy, “On the Short-Term Stationarity of Beta
Coefficients”, Financial Analysis Journal, noviembre-diciembre,
1971, pp. 55-62 y M. E. Blume, “Betas and Their Regression
Tendencies”, Journal of Finance, junio, 1975, pp. 785-796.
 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
47La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas... CA
Finalmente, la pendiente de la recta —dada por
rm–rf— es el precio de mercado del riesgo o prima
exigida por aceptar un riesgo igual al del mercado.
La prima por riesgo del mercado multiplicada por la
beta de una acción es la prima por riesgo de esa
acción, además determina el rendimiento adicional
que exigiría un inversionista para ser indiferente a
invertir en ella o en un activo libre de riesgo a la tasa
correspondiente a éste; o bien en toda otra acción
representada a lo largo de esa curva, dados el
riesgo y rendimiento que la caracterizan.11
Por otra parte, esta tasa de rendimiento requerida
por una acción puede ser tomada para representar
el costo del capital común al determinar el costo de
capital de una empresa. Asimismo, puede ser toma-
da también como la tasa de descuento al valuar una
acción por flujos de efectivo descontados.
Pero las implicaciones para valuación están dadas
sobre todo al observar en el mercado rendimientos
de acciones que difieren significativamente de sus
rendimientos requeridos, dada la categoría de ries-
go a la que pertenecen, en términos de lo que
señala la curva de riesgo y rendimiento, SML. Una
acción, que esté ofreciendo rendimientos muy su-
periores a los requeridos para acciones en esa
clase de riesgo, está sumamente subvaluada; y
otra, con rendimientos por debajo de lo requerido en
cuanto a su nivel de riesgo, está altamente sobre-
valuada.
En el caso de la primera acción, su cotización es
demasiado baja y no corresponde a los rendimien-
tos tan elevados que ofrece, para el riesgo que
representa; así, su precio podría racionalmente
ajustarse al alza. En el segundo caso, el precio de
la acción es demasiado alto y no guarda relación
con su rendimiento y riesgo. Esto, desde luego,
representa para un inversionista oportunidades de
efectuar operaciones rentables. Pero el esquema
de corrección de estos desequilibrios involucra al
modelo y conceptos de Cootner.
Paul Cootner12 sugirió que podían verse los precios
de los valores como una serie de fluctuaciones
aleatorias restringidas alrededor de sus valores
intrínsecos. Tales restricciones surgirían por parte
de algunos inversionistas que, reconociendo des-
viaciones significativas entre precios de mercado y
valores intrínsecos, efectuarían transacciones que
tenderían a alinear ambos valores. Las compras de
acciones subvaluadas por parte de este segmento
de inversionistas sofisticados empujarían los pre-
cios al alza; y lo opuesto ocurriría con respecto a
acciones sobrevaluadas.
En general, entonces, los precios de estos títulos
fluctuarían aleatoriamente dentro de algún rango
estrecho —que no induciría a los inversionistas
citados a intervenir— debido a transacciones origi-
nadas por otro tipo de inversionistas con motivos
diferentes. Esta concepción de las fluctuaciones
aleatorias en los precios de los valores fue pro-
puesta en 1900 por Louis Bachelier.13 Su idea se
conoce ahora como la Teoría de la Caminata Alea-
toria. Por su parte, Eugene Fama llamó al modelo
de Cootner un Mercado de Caminata Aleatoria de
Valores Intrínsecos.14
11J. C. Francis, Management of Investments, McGraw-Hill, Inc., New
York, 1993, pp. 628-629.
12 P. H. Cootner, “Stock Prices: Random versus Systematic Changes”,
Industrial Management Review, vol. 3, No. 2, primavera, 1962, pp.
24-45.
13 L. Bachelier, “Theorie de la Speculation”, Ann. Sci. Ecole Norm. Sup.
(3), No. 1018, Gauthier-Villars, Paris, 1900.
14 E. Fama, “The Behavior of Stock Market Prices”, Journal of Business,
enero, 1955, p. 36.
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48 Héctor Salas HarmsCA
2.6 Pruebas empíricas del CAPM
La validez de cualquier modelo está en su capa-
cidad para representar adecuadamente un fenó-
meno del mundo exterior. Sin embargo, para
someter a prueba el CAPM se han señalado los
siguientes problemas: a) no se cuenta con rendi-
mientos esperados, sino solamente con rendi-
mientos verdaderos; y b) la cartera del mercado
total se refiere a todo tipo de inversiones riesgo-
sas, incluyendo no sólo acciones, sino títulos de
renta fija, materias primas, derivados, metales y
piedras preciosos, bienes raíces, obras de arte y
bienes muebles de colección, etc. Claramente,
los índices del mercado incluyen solamente títu-
los de renta variable.15
La evidencia aportada por diversos estudios em-
píricos es conflictiva: mientras que algunos de
ellos dan sustento a esta teoría, otros encuentran
que sus planteamientos no corresponden ade-
cuadamente al mundo externo que pretenden des-
cribir y explicar. Por ejemplo, por una parte, Fama
y
MacBeth,16 siguiendo una metodología que susti-
tuía rendimientos realmente obtenidos por los
correspondientes rendimientos esperados de las
carteras que formaron, encontraron un muy buen
ajuste de riesgo y rendimiento sobre la Línea de
Mercado. Por tanto, una beta mostraría un buen
poder predictivo sobre los rendimientos futuros.
Sin embargo, un número importante de investiga-
ciones muestra un panorama opuesto. Un estudio
mostró que los índices de mercado de las accio-
nes comunes no son carteras eficientes; es decir,
que para el mismo nivel de riesgo que representan
dichos índices, hay carteras con un rendimiento
superior. Esto difiere de la propuesta del CAPM,
que afirma implícitamente que la cartera del mer-
cado es eficiente. Desde luego, a este diseño
metodológico puede hacérsele la crítica ya citada
de que, en el modelo, el índice del mercado total se
refiere a las inversiones posibles de todo tipo, y no
únicamente a los títulos representativos del capi-
tal común.17
Asimismo, Richard Brealey y Stewart Myers18 mos-
traron que un índice de las acciones de empresas
pequeñas produjo a lo largo de 63 años rendimien-
tos promedio que eran sustancialmente más eleva-
dos de lo que correspondería al riesgo extra que
representaban, en relación con el riesgo y rendi-
miento que caracterizaron a las empresas del
índice de S & P, que son principalmente empresas
grandes.
Finalmente, un estudio de Fama y French,19 una
vez más, cuestiona seriamente al CAPM. Estos
investigadores examinaron la relación entre betas y
rendimientos de miles de acciones durante los 50
años previos. De acuerdo con el modelo, las accio-
nes con betas altas deberían mostrar rendimientos
superiores a los que ofrecen las que tienen betas
bajas. No obstante, su estudio mostró que no hay
relación entre betas y rendimientos históricos: las
acciones con betas bajas produjeron rendimientos
empíricamente equivalentes a los de los títulos con
betas altas.
Hay entonces, como se ha señalado, evidencia
conflictiva en éstos y otros muchos estudios que
han tratado de validar empíricamente las propues-
tas teóricas de este modelo. Sin embargo, una
15 Véase R. Roll, “A Critique of the Asset Pricing Theory’s Tests”,
Journal of Financial Economics, marzo, 1977, pp. 129-176.
16 E. F. Fama and J. D. MacBeth, “Risk, Return and Equilibrium: EmpiricalTests”, Journal of Political Economy, mayo, 1973, pp. 607-636.
17 Véase S. Kandel y R. F. Stambaugh, “On Correlations and Inferences
about Mean-Variance Efficiency”, Journal of Financial Economics,
marzo, 1987, 61-90.
18 R. A. Brealey y S. C. Myers, Principles of Corporate Finance,
McGraw-Hill Inc., New York, 1991, pp. 296-297.
19 E. F. Fama y K. R. French, “The Cross-Section of Expected Stock
Returns”, Journal of Finance, junio, 1992, pp. 427-465.
 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
49La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas... CA
parte importante de esas investigaciones se ca-
racteriza por diversas insuficiencias metodológi-
cas y/o una incorrecta correspondencia con la
teoría misma. Esto se comentará en la sección 4
de este trabajo.
3. La Teoría de Valuación por Arbitraje (APT)
Este modelo propuesto por Steven Ross20 es una
relación de riesgo y rendimiento, que incorpora
diversos factores de riesgo pertinentes para valuar
activos, tales como el promedio ponderado del
riesgo de quiebra, del riesgo de tasas de interés, del
riesgo de mercado (del comportamiento de los
mercados de valores), del riesgo de poder adquisi-
tivo (cambios en el nivel general de precios), del
riesgo de administración (por decisiones de los
agentes del inversionista), etcétera. De hecho, la
teoría no señala cuáles son esos factores. Uno de
ellos podría ser el precio del petróleo, o bien los
rendimientos de la cartera del mercado total, pero
también podrían no serlo. Algunas de las acciones
pueden ser más sensibles que otras a algún factor
específico; el propósito es determinar los factores
que explican la prima por riesgo referente al riesgo
no diversificable.
Ésta es una teoría de cartera más simple y general,
y que requiere de menos supuestos, que a su vez
son más sencillos, que los del CAPM; pero que
contiene a éste como un caso especial del APT.
Sus supuestos son: a) la mayor parte de los inver-
sionistas prefieren tener más riqueza; b) todos
ellos son adversos al riesgo; y c) pueden evaluar
cuantitativamente los factores de riesgo de cual-
quier activo. Estos supuestos se muestran como
realistas.
Las operaciones de arbitraje, que incluyen el su-
puesto de ventas en corto, se generarían en los
siguientes casos y bajo consideraciones semejan-
tes a las de la subsección 2.5:
Si una cartera diversificada muestra cero
sensibilidad a los factores de riesgo macroeconó-
mico es una cartera libre de riesgo y debe tener un
precio que le permita ofrecer un rendimiento igual al
de la tasa correspondiente. Si su rendimiento fuera
mayor o menor a éste, un inversionista podría
obtener una utilidad libre de riesgo pidiendo recur-
sos prestados a la tasa citada para comprar esa
cartera; o bien vendiéndola y comprando títulos
libres de riesgo, respectivamente.
Si una cartera es más sensible que otra a uno
de los factores debe ofrecer un rendimiento propor-
cionalmente mayor que el de la segunda; sin em-
bargo, si la primera ofrece un rendimiento superior
o inferior al que correspondería en esta relación
proporcional un inversionista podría obtener una
utilidad libre de riesgo vendiendo la segunda cartera
para comprar la primera o viceversa, respectiva-
mente.
3.1 Comparación de CAPM y APT
Como se ha mencionado, sólo en el caso de que
cada una de las carteras que están sujetas a una
influencia común por cada uno de los factores
tengan una prima por riesgo esperada que sea
proporcional a la beta de la cartera del mercado
total, tanto APT como CAPM producen los mismos
resultados.
Ahora bien, a diferencia del CAPM, que propone los
factores explicativos de los rendimientos requeri-
dos, el APT depende de que puedan identificarse
los factores más pertinentes en la determinación
de los rendimientos; de que la estimación de la
20 S. A. Ross, “The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing”, Journal
of Economic Theory, diciembre, 1976, 341-360.
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50 Héctor Salas HarmsCA
prima por riesgo esperada sea una buena medida
de la misma; y de que pueda medirse la sensibilidad
de cada acción a tales factores. Claramente, estos
supuestos dejan todo resultado en un ámbito su-
mamente subjetivo.
A partir de investigación empírica, Chen, Roll y
Ross 21 proponen que las influencias principales
sobre los precios de los títulos de capital de riesgo
son el nivel de actividad industrial, la tasa de infla-
ción, el diferencial entre las tasas de interés de
corto y largo plazos y el diferencial entre los rendi-
mientos de los títulos de deuda corporativa de corto
y largo plazos. Otros autores han propuesto que el
número de factores es más amplio, y que debe ser
tratado en una forma más casuística.22
4. Consideraciones epistemológicas
Hoy en día, la teoría financiera ha ido sofisticándose
crecientemente con múltiples propuestas que sur-
gen de los más diversos contextos para abordar un
mismo problema, con lo que se vuelven más com-
plejos los modelos mismos y con una base cuan-
titativa más elaborada. La práctica profesional, so-
bre todo en los medios bursátil y de consultoría a
empresas, ha adoptado rápidamente las principa-
les técnicas, encontrando un mercado que las
acepta y las demanda, especialmente en las gran-
des empresas, y aun en las medianas.
En relación con esto durante la última década las
universidades de vanguardia en el país, de la misma
manera que las del extranjero, han estado atrayendo
a sus posgrados en finanzas a los mandos medios,
o bien a los superiores, de dichas empresas grandes
y medianas. A partir de tales estudios, estos ejecu-
tivos, relativamente jóvenes, buscan incorporar a la
planeación y toma de decisiones a todas estas
técnicas, conceptos y modelos, con una mira implí-
cita de elevar el nivel de la gestión y, sobre todo, el
desempeño de sus organizaciones.
Sin embargo, la fundamentación epistemológica
de muchos de los elementos de esas teorías, no
sólo en cuanto a su derivación lógica sino particu-
larmente en cuanto a su validez empírica, perma-
nece seriamente cuestionada en la mente de todo
estudioso de las finanzas que cuente con un nivel
suficiente de experiencia, producto de una práctica
profesional en las organizaciones y de asesoría
externa a las mismas en esta materia.
Se ha dicho anteriormente que el valor de cualquier
modelo está dado en su capacidad para represen-
tar correctamente alguno de los fenómenos que se
observan en el mundo externo; igualmente que la
validez de cualquier teoría está en la medida en que
pueda permitirnos describir, explicar y predecir la
ocurrencia de dicho fenómeno. Pero, notoriamente
en las áreas económico-financieras —de la misma
manera que en el ámbito económico-administrati-
vo, en general—, modelos y teorías han sido desa-
rrollados usualmente sólo a partir de consideracio-
nes lógicas, o bien han encontrando su sustenta-
ción meramente en otras teorías, que a su vez no
cuentan con una validación empírica.
Es importante recordar que en otras disciplinas la
práctica común es teorizar sólo como una etapa
subsecuente que cumple la finalidad de buscar dar
sentido a resultados de investigación empírica que
se han obtenido en primer término. Asimismo,
ocurre que únicamente después de que queda
estructurada dicha teoría es posible desprender las
técnicas con las que buscará manipularse el medio
ambiente. Entonces, la secuencia lógica es: a)
obtención de evidencia empírica sobre el fenómeno
21 N-F. Chen, R. Roll and S. A. Ross, “Economic Forces and the Stock
Market,” Journal of Business, Julio, 1986, pp. 383-403.
22 Véase P. J. Dhrymes, I. Friend and N. B. Gultekin, “A Critical
Reexamination of the Empirical Evidence on the Arbitrage Pricing
Theory”, Journal of Finance, junio, 1984, pp. 323-346.
 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○ ○ ○
51La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas... CA
en cuestión, mediante pruebas de hipótesis con
rigor metodológico; b) interpretación y estructura-
ción de tal base empírica, a la luz de las teorías
existentes, de la adecuación de las mismas o de
nuevas propuestas teóricas; y c) aplicación de tal
concepción teórica a la solución de problemas
prácticos, mediante nuevas tecnologías para la
transformación del entorno.
Sin embargo, en las áreas económico-administra-
tivas del conocimiento se ha buscado primero
producir dichas teorías, así como los modelos para
la solución de problemas específicos, para poste-
riormente evaluar qué tanto corresponde su conte-
nido al mundo externo. No es sorprendente enton-
ces que haya una brecha no sólo entre estas
teorías y modelos y lo que se observa en contacto
con la práctica cotidiana en el ámbito financiero
—o de la administración, en general—, sino tam-
bién con los resultados de los estudios empíricos
que han buscado validar las diversas propuestas.
Pero aun decidiendo soslayar la exigencia de
contrastación empírica, las mismas teorías con-
tienen inconsistencias en diferentes niveles y con-
textos. Hay, por ejemplo, problemas epistemológi-
cos en la medición del riesgo, al estimar la proba-
bilidad de ocurrencia de algún evento mediante la
extrapolación al futuro de la experiencia sobre el
pasado. Es decir, se pretende predecir el futuro
con base en la observación del pasado, bajo los
supuestos implícitos de que hay un orden subya-
cente en el comportamiento del mundo que nos
rodea, y de que este orden permanecerá inmuta-
ble en el tiempo.
Este punto fue ya comentado por la filosofía de la
ciencia desde los primeros momentos del empiris-
mo inglés. Desde hace varios siglos, Hume adver-
tía que “no puede haber argumentos demostrativos
para probar que aquellos casos de los cuales no
hemos tenido experiencia semejan aquéllos de los
cuales hemos tenido experiencia.”23
Pero incluso si se concluye que la racionalidad ante
la incertidumbre e información limitada exige que
se haga precisamente eso —aceptar dichos su-
puestos, los cuales nunca podrán probarse, y con-
tinuar tomando decisiones a la luz de los elementos
de que sí se dispone—, pueden hacerse nuevas
objeciones a la pretensión de predecir el corto plazo
a partir de la observación de regularidades en el
largo plazo —como lo es, por citar cualquier caso,
la estimación del riesgo de ocurrencia de alguna
contingencia en una empresa durante los próximos
seis meses, a partir de la experiencia de algunas
décadas sobre la misma.
Para argumentar esto, podría partirse —por ejem-
plo— de los datos históricos sobre la frecuencia
con que ha ocurrido algún evento a lo largo de los
últimos cien años, tal como “días con lluvia en la
Ciudad de México durante los meses de verano”,
al buscarse estimar la probabilidad de que no
lloviera durante 30 días seguidos, en esa misma
temporada, durante el año próximo. Pero se ob-
tendrían inferencias erróneas al utilizar estadísti-
cas que describen el comportamiento de fenóme-
nos durante periodos muy largos para predecir la
probabilidad de su ocurrencia en plazos muy cor-
tos, lo cual equivale a muestras muy pequeñas y
no representativas.
Ciertamente, las frecuencias que se observan en
estos lapsos muy breves no tienen que correspon-
der a las que se desprenden de la distribución de
probabilidad que describe la ocurrencia de este
fenómeno en general; de la misma manera que no
ha de esperarse que el número de veces que salga
cada cara de una moneda en los próximos diez
intentos corresponda a las probabilidades verdade-
23 D. Hume, A Treatise of Human Nature, Clarendon Press, Oxford,
1988, p. 89.
 Revista Contaduría y Administración, No. 208, enero-marzo 2003 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
52 Héctor Salas HarmsCA
ras de .5 para cada una de ellas. Se ha de recordar
que los estadísticos de las distribuciones de proba-
bilidad obtenidas al extrapolar al futuro las estadís-
ticas sobre las frecuencias observadas en el pasa-
do y, por tanto, todas las áreas bajo esa curva que
se estimen, sólo se aproximarán a sus valores
verdaderos —los parámetros poblacionales—
cuando n tiende a infinito; o bien, en los grandes
números.
Entonces, volviendo a la probabilidad de que no
hubiera lluvia durante 30 días seguidos en un vera-
no debería esperarse que dicha probabilidad fuera
semejante a lo observado durante los últimos cien
años solamente en lo que observáramos a lo largo
del próximo siglo.
Pero no es sólo en el análisis de riesgo en donde se
encuentran incongruencias. En cuanto al concepto
de rendimientos de una acción, casi en cada texto
de finanzas —y por tanto, en cada curso de finan-
zas— se presentan modelos que los consideran en
formas antagónicas. En el modelo de valuación por
Flujos de Efectivo Descontados se presupone que
un título sería retenido por el inversionista a perpe-
tuidad, haciendo completamente irrelevantes los
cambios en sus precios en la determinación de sus
rendimientos. Pero otros modelos como el CAPM y
el APT, si bien consideran como rendimientos de
una acción tanto los cambios en precios como los
dividendos pagados, en la mayoría de sus aplica-
ciones, destacando sobre todo una multitud de
estudios empíricos, son sólo los cambios en pre-
cios lo que entra en consideración —de hecho, la
amplia mayoría de dichos estudios ha considerado
cambios diarios en precios, y excluido todo pago de
dividendos. Obviamente, el indicador adecuado
para cualquier variable será el que le permita, como
variable explicativa, dar cuenta de una porción de la
varianza del fenómeno en cuestión; sin embargo, la
investigación empírica no se ha abocado a dar
respuesta a la pregunta de cuál es el indicador
pertinente de esta variable para el inversionista.
Igualmente, por citar cualquier otro caso, los mis-
mos textos de finanzas muestran diferentes for-
mas de apalancar y desapalancar betas de activos,
cada una de ellas produciendo resultados muy
diferentes a los de las formas alternativas; pero
ninguna de ellas con una sustentación empírica
que permitiera al ejecutivo que las utilizara la con-
fianza de que al desapalancar una beta estaría él
verdaderamente eliminando del riesgo total el ries-
go financiero.
Como estos ejemplos, pueden enumerarse otros
más para ilustrar el hecho de que se ha vuelto
práctica usual el transmitir como conocimiento a
lo largo de la labor docente —así como el aplicar
a la práctica profesional— diversos elementos
de teoría que no tienen una sustentación episte-
mológica, tanto en lo que corresponde a su jus-
tificación lógica como en cuanto a su validación
empírica. El propósito es destacar el problema
existente en las disciplinas económico-adminis-
trativas, asimismo sugerir que el teorizar sobre
los fenómenos objetivos, por cuya observación
hemos de empezar —a diferencia de teorizar a
partir de consideraciones abstractas y supues-
tos subjetivos, mediante inferencias meramente
lógicas— puede acercarnos a reflejar de otra
manera el mundo que nos rodea. AC